爬虫项目介绍
本次爬虫项目将爬取豆瓣Top250电影的图片，其网址为：https://movie.douban.com/top250， 具体页面如下图所示：
本次爬虫项目将分别不使用多线程和使用多线程来完成，通过两者的对比，显示出多线程在爬虫项目中的巨大优势。本文所使用的多线程用到了concurrent.futures模块，该模块是Python中最广为使用的并发库，它可以非常方便地将任务并行化。在concurrent.futures模块中，共有两种并发模块，分别如下：
多线程模式：ThreadPoolExecutor，适合 IO密集型任务；
多进程模式：ProcessPoolExecutor，适合计算密集型任务。
具体的关于该模块的介绍可以参考其官方网址：https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html 。
本次爬虫项目将会用到concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor类，多线程豆瓣Top250电影图片。下面将会给出本次爬虫项目分别不使用多线程和使用多线程的对比，以此来展示多线程在爬虫中的巨大优势。
不使用多线程
首先，我们不使用多线程来下载豆瓣Top250电影图片，其完整的Python代码如下：
import time
import requests
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
# 该函数用于下载图片
# 传入函数： 网页的网址url
def download_picture(url):
# 获取网页的源代码
r = requests.get(url)
# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML
soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
# 获取网页中的电影图片
content = soup.find('div', class_='article')
images = content.find_all('img')
# 获取电影图片的名称和下载地址
picture_name_list = [image['alt'] for image in images]
picture_link_list = [image['src'] for image in images]
# 利用urllib.request..urlretrieve正式下载图片
for picture_name, picture_link in zip(picture_name_list, picture_link_list):
urllib.request.urlretrieve(picture_link, 'E://douban/%s.jpg' % picture_name)
def main():
# 全部10个网页
start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
for i in range(1, 10):
start_urls.append("https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % (25 * i))
# 统计该爬虫的消耗时间
t1 = time.time()
print('*' * 50)
for url in start_urls:
download_picture(url)
t2 = time.time()
print('不使用多线程，总共耗时：%s'%(t2-t1))
print('*' * 50)
main()其输出结果如下：
************************************************** 不使用多线程，总共耗时：79.93260931968689 **************************************************
去E盘中的douban文件夹查看，如下图：
我们可以看到，在不使用多线程的情况下，这个爬虫总共耗时约80s，完成了豆瓣Top250电影图片的下载。
使用多线程
接下来，我们使用多线程来下载豆瓣Top250电影图片，其完整的Python代码如下：
import time
import requests
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, wait, ALL_COMPLETED
# 该函数用于下载图片
# 传入函数： 网页的网址url
def download_picture(url):
# 获取网页的源代码
r = requests.get(url)
# 利用BeautifulSoup将获取到的文本解析成HTML
soup = BeautifulSoup(r.text, "lxml")
# 获取网页中的电影图片
content = soup.find('div', class_='article')
images = content.find_all('img')
# 获取电影图片的名称和下载地址
picture_name_list = [image['alt'] for image in images]
picture_link_list = [image['src'] for image in images]
# 利用urllib.request..urlretrieve正式下载图片
for picture_name, picture_link in zip(picture_name_list, picture_link_list):
urllib.request.urlretrieve(picture_link, 'E://douban/%s.jpg' % picture_name)
def main():
# 全部10个网页
start_urls = ["https://movie.douban.com/top250"]
for i in range(1, 10):
start_urls.append("https://movie.douban.com/top250?start=%d&filter=" % (25 * i))
# 统计该爬虫的消耗时间
print('*' * 50)
t3 = time.time()
# 利用并发下载电影图片
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=10) # 可以自己调整max_workers,即线程的个数
# submit()的参数： 第一个为函数， 之后为该函数的传入参数，允许有多个
future_tasks = [executor.submit(download_picture, url) for url in start_urls]
# 等待所有的线程完成，才进入后续的执行
wait(future_tasks, return_when=ALL_COMPLETED)
t4 = time.time()
print('使用多线程，总共耗时：%s' % (t4 - t3))
print('*' * 50)
main()其输出结果如下：
************************************************** 使用多线程，总共耗时：9.361606121063232 **************************************************
再去E盘中的douban文件夹查看，发现同样也下载了250张电影图片。
总结
通过上述两个爬虫程序的对比，我们不难发现，同样是下载豆瓣Top250电影，10个网页中的图片，在没有使用多线程的情况下，总共耗时约80s，而在使用多线程（10个线程）的情况下，总共耗时约9.5秒，效率整整提高了约8倍。这样的效率提升在爬虫中无疑是令人兴奋的。
希望读者在看了本篇博客后，也能尝试着在自己的爬虫中使用多线程，说不定会有意外的惊喜哦~~因为，大名鼎鼎的Python爬虫框架Scrapy，也是使用多线程来提升爬虫速度的哦！
